绝对优化算法

Ⅰ 优化算法 | 灰狼优化算法（文末有福利）

灰狼优化算法（GWO）是一种群智能优化算法，借鉴了灰狼群的狩猎策略进行优化问题求解。灰狼群的等级制度是其独特之处，其中α、β、δ为领头狼，ω为狼群中的普通成员。α、β、δ拥有主导权，引导狼群行动，ω必须服从，从而形成一种有效策略以捕猎猎物。在GWO中，模拟灰狼群的等级制度和简化算法，仅设定α、β、δ作为领头狼进行引导。

具体而言，GWO中每个个体（灰狼）的位置向量是其解，目标是优化这些解以找到最优解。通过α、β、δ的引导作用，灰狼i会更新其位置。每个个体在α、β、δ的引导下的下一个位置计算公式分别如下：

位置更新公式为： [公式] ，其中k代表维度，| |表示绝对值，a随着迭代增加从2线性递减至0，[公式] 和 [公式] 都是从0到1的随机数。

通过上述公式，灰狼i能根据领头狼的指引调整其搜索方向和速度，寻找更优解。这一过程在α、β、δ的协同作用下进行，最终目标是最大化或最小化目标函数值。

GWO算法流程图展示了整个优化过程，从初始化灰狼群，到迭代更新每个个体的位置，直至达到收敛条件，最终得到最优解。

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